Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
Cloud Vision API でイメージの「銀河」を探索しよう
2016年5月25日水曜日
* この投稿は米国時間 5 月 24 日、Google Cloud Platform の Staff Developer Advocate である 佐藤一憲 と、
Reactive Inc.
の Product Manager である堺礼氏によって投稿されたもの(
投稿はこちら
)の抄訳です。
3 月にサンフランシスコで開催された Google Cloud Platform 最大のイベント
GCP NEXT 2016
で、Google のシニア フェローである Jeff Dean が、
Cloud Vision Explorer
を使って
Cloud Vision API
を紹介しました。
今回、この素晴らしいデモが一般公開され、誰でも体験できるようになりました。ぜひ
お試し
ください。
Cloud Vision API
について改めて紹介すると、これは
Google Cloud Platform
が提供する画像分析サービスです。使いやすい REST API を介して強力な機械学習モデルを利用でき、高い精度での画像分析が可能です。
Cloud Vision API
は、画像内のオブジェクトを数千ものカテゴリに高速に分類したり、画像に含まれる顔の位置や感情を検出したり、画像に含まれる文字列の検出と読み取り (OCR) を行うことができます。画像を API にアップロードして分析する方法に加え、
Google Cloud Storage
上に保存された画像を分析することもできます。
ラベル検出機能は 1,000 画像あたり 2 ドル、その他の機能は 1,000 画像あたり 0.60 ドルから利用可能です(
料金ページ
を参照)。また、誰でも 1 か月 1,000 画像まで無料で API を使用できます。
Cloud Vision API を使って「銀河」を探索
Google Chrome(最新版)で上述のデモにアクセスし、LAUNCH ボタンをクリックすると、“イメージ ギャラクシー” が表示されます。
イメージ ギャラクシーには 20 から 25 のグループが含まれており、名前(たとえば、sea、snow、vehicle)はそれぞれ画像の内容の分析結果を反映したものになっています。グループの中でズームアップすると、数千の画像のサムネイルが現れます。
From
Wikimedia Commons
(
CC-BY
/
CC-BY-SA
)
いずれかのサムネイルをクリックすると、Google の機械学習モデルが検出した情報が右側に表示されます。下の猫の画像の場合、システムはそれぞれ 99 %、99 %、93 %の確率で “Cat”、“Pet”、“British shorthair” を認識しています。
From
Wikimedia Commons
(
CC-BY
/
CC-BY-SA
)
何千もの画像の内容を把握する Vision API
Cloud Vision Explorer に表示される 80,984 枚の画像は、最大級のフリー メディア リポジトリである
Wikimedia Commons
からダウンロードされたものです。Commons には現在
65 万枚の分類されていない画像
がありますが、個々の画像の説明がないために、それらの画像の価値を生かすことが難しい状況です。
そこで
Cloud Vision API
の出番です。Vision API は、このように膨大で無秩序な画像が集められたサービスでその能力をいかんなく発揮します。
イメージ ギャラクシーを生み出したクラスタ分析技術
このデモを作るうえで課題となったことの 1 つは、イメージギャラクシーの生成です。
クラスタ分析
と呼ばれる手法により、Vision API の出力にもとづいて類似する画像を複数のグループに分類して 3D 空間にマッピングしています。
このイメージギャラクシーの中では、たとえば猫の画像は、車や運動場の画像よりも、犬のような類似する画像の近くに配置したいところです。
そこで Cloud Vision Explorer では、ラベルとスコアに基づいてすべての画像のベクトル表現を定義し、さらに
次元削減(dimensionality reduction)
を適用してベクトル表現を 3D 空間に収める手法を用いています。
このベクトル表現は、単語をベクトルに変換する
GloVe
辞書を使用して、“cat” や “dog” などのラベルを高次元のベクトル(通常は 200 次元以上)に変換したものです。スコアに基づいて、ラベルに対応するベクトルを線形結合すると、個々の画像のベクトル表現が得られます。
これで、個々の画像に対応するベクトルを取得できます。この高次元データセットを可視化するため、
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
と呼ばれる次元削減のアルゴリズムを用いました。t-SNE によって個々の画像のベクトルを 3 次元ベクトル(x, y, z)に変換します。
From
Wikimedia Commons
(
CC-BY
/
CC-BY-SA
)
つづいて3D 空間におけるクラスタ(人、椅子、車などのカテゴリ)を抽出するために、ユークリッド距離による K-means 法を適用し、個々のクラスタに色を付けました。クラスタの名前は、集まった画像の中で最も多いラベルを使うことにしました。
このクラスタ分析のモデルは Python で実装されており、Google が開発したオープンソースの機械学習ライブラリである
TensorFlow
によって実装されています。
HTTP/2 による滑らかな動き
Cloud Vision Explorer のもう 1 つの重要なポイントは、UI の滑らかな動きです。10 万もの画像を含む画面でこの動きを可能にするため、開発チームは
Google Cloud Storage(GCS)
をバックエンドとし、
WebGL
と
React
を組み合わせて使用することにしました。
必要なロジックはすべて JavaScript クライアントにまとめ、バックエンド サービスとしては GCS だけを使いました。Explorer でズームインしたときに表示されるサムネイルの作成には、
GCS に実装された HTTP/2 プロトコル
を使っています。
GCS をバックエンドとしているため、Web サービスのバックエンドをゼロから設計、運用する手間をかけずに、Google の各種サービスに匹敵するスケーラビリティと可用性を実現しています。
なお、ソースコードは
GitHub のリポジトリ
で公開されています。
Jeff Dean による
GCP NEXT 基調講演でのデモ
では、Cloud Vision API とクラスタ分析の組み合わせにより、数千もの画像を構造化して可視化できることが示されました。
この手法は、個人向けや業務用途の画像ライブラリのインタラクティブな検索ツールなど、さまざまなユースケースに応用できます。ぜひ、ご活用ください。
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